[发明专利]一种基于多源数据的危险废物非法倾倒风险区域识别和溯源方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据的危险废物非法倾倒风险区域识别和溯源方法，该方法通过遥感技术、深度学习确定区域内非法倾倒点位；再结合无人机拍摄及图像分类手段，再对所确定中高风险区域进行二次复核，在确定的中高风险区域内快速识别危废非法倾倒点区域，构建非法倾倒风险概率地图；通过构建危废数据库，基于机器学习的分类方法，判定产废单位是否发生危废漏报、错报、少报的行为，确定可疑的产废单位，有利于监管部门缩小监管范围。同时，再与确定的风险概率地图联合，可以识别某一非法倾倒点中可能涉及非法倾倒的产废单位名单，实现非法倾倒危废的精准溯源。

技术领域

本发明涉及危废管理领域，特别涉及一种基于多源数据的危险废物非法倾倒风险区域识别和溯源的方法。

背景技术

危险废物(简称危废)，是指列入国家危险废物名录或者根据国家规定的危险废物鉴别标准和鉴别方法认定的具有危险特性(包括腐蚀性、毒性、易燃性、反应性或感染性)的固体废物。由于危险废弃物主要来源于化学、炼油、金属、采矿、机械以及医药行业；危险废弃物一般都具有各种毒害作用，不但污染空气、水、土壤，还可通过各种途径破坏生态环境、危害人类的生命健康，不利于生态环境保护与经济的可持续发展。

中国目前处于工业化后期和新型城镇化深入推进期，危废的产生量呈现逐年增加的态势。据专家估算，当前全国每年危废的产生量约为1亿吨，而实际的利用处置量仅约1500万吨。现有的危废利用处置能力不足，加之监管难度高，在利益驱动之下，近年以来我国危废非法倾倒的事件频发，不仅对土壤、地下水及周边生态环境造成了恶劣的环境后果，更威胁到了居民的生命健康。

目前我国对于非法倾倒的监管方法是基于危废转运联单制度，即分别由产废单位、危废运输单位、危废处理单位分别填写相关信息，根据多方核实信息的准确，保证危废在处理处置及利用过程中不出现非法倾倒的行为。此外，监管部门定期开展危险废物非法倾倒专项整治工作，如长江大保护背景下的“清废行动2018”，对长江经济带固体废物倾倒情况进行全面摸排核实。但上述监管方式存在以下不足：(1)危废转移联单主要依赖生产者主动申报，可能存在企业对于危废定性认识不足、企业对办理转移联单责任认识不足，导致部分危废没有被申报，游离在监管体系之外；(2)危废转移联单制度涉及产废单位、危废运输单位、危废处理单位等多方利益主体，监管链条长，监管难度大；(3)危险废物非法倾倒行为往往隐蔽性强，导致危险废物非法倾倒专项整治工作需进行大范围排查，成本高、不确定性高；(4)监管效率低，导致大部分危废非法倾倒事件在造成恶劣后果才被发现，属于事件驱动型的监管，在被发现时候已经造成了严重的环境风险，且依赖于事件驱动型的监管难以排查到人迹稀少的区域；(5)在确定非法倾倒点之后，有关部门会委托有资质的单位对危废物质展开调查，但由于涉及的危废产生单位范围大、区域广，难以对非法倾倒的危废溯源。

发明内容

本发明提供了一种克服现有技术缺点的识别方法和溯源方法。本发明一个目的是提供一种基于多源数据的危险废物非法倾倒风险区域识别方法，可确定未知区域危废非法倾倒点位；本发明的另一个目的是对危废非法倾倒点位所对应的产废单位溯源。

本发明的一个目的确定位置区域危废非法倾倒点位的实施方案为：

一种基于多源数据的危险废物非法倾倒风险区域识别方法，所述方法包括：

搜集目标区域内所有已知危险废物非法垃圾倾倒点位的经纬度数据和基于该非法倾倒点位的指标数据；

利用卫星遥感拍摄获得目标区域的遥感数据，预处理遥感数据后获取目标区域内的光谱特征，根据光谱特征给每种类别的土地分配非法倾倒的发生概率，并与GIS地图相连接获得地图α；

根据已知非法倾倒点的经纬度数据与指标数据建立最佳危废非法倾倒风险概率模型，将目标区域中所有的指标数据输入该风险概率模型，在GIS中绘制适宜性地图γ；

将地图α与地图γ相关联，缩小可疑的非法倾倒点位范围。